在 MATLAB 中进行线性拟合的步骤包括：导入数据使用 polyfit 函数创建线性模型计算拟合值绘制原始数据和拟合线
如何在 MATLAB 中进行线性拟合
第一步：导入数据
首先，将数据导入 MATLAB 工作区，使用 load 命令或直接在工作区中输入数据。确保数据包含自变量 (x) 和因变量 (y)。
第二步：创建线性模型
使用 polyfit 函数创建线性模型。该函数采用自变量和因变量向量，以及多项式的阶数作为输入，并返回多项式系数向量。对于线性拟合，阶数为 1。
语法：coeffs = polyfit(x, y, 1);
其中 coeffs 是一个包含多项式系数的向量。
第三步：计算拟合值
用最优化方法解决最优化问题的技术称为最优化技术，它包含两个方面的内容： 1） 建立数学模型 即用数学语言来描述最优化问题。模型中的数学关系式反映了最优化问题所要达到的目标和各种约束条件。 2） 数学求解 数学模型建好以后，选择合理的最优化方法进行求解。 利用Matlab的优化工具箱，可以求解线性规划、非线性规划和多目标规划问题。具体而言，包括线性、非线性最小化，最大最小化，二次规划，半无限问题，线性、非线性方程（组）的求解，线性、非线性的最小二乘问题。另外，该工具箱还提供了线性、非线性最小化，方程求解，
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使用 polyval 函数计算拟合值。该函数采用多项式系数向量和自变量向量作为输入，并返回拟合值向量。
语法：yfit = polyval(coeffs, x);
第四步：绘制拟合线
使用 plot 函数绘制原始数据和拟合线。
语法：
<code>plot(x, y, 'o'); hold on; plot(x, yfit, 'r-');</code>
示例：
<code class="matlab">% 导入数据
load('data.mat');
% 创建线性模型
coeffs = polyfit(x, y, 1);
% 计算拟合值
yfit = polyval(coeffs, x);
% 绘制拟合线
plot(x, y, 'o');
hold on;
plot(x, yfit, 'r-');</code>以上就是matlab怎么线性拟合的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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